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徳島文理大学短期大学部 |
科目番号 | 10257 | 担当教員名 | 山本 由和 | 単位 | 2単位 |
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科目群 | 専門 | 必修・選択 | 選択 | 開講期 | 後期 | 対象年次 | 1,2,3年 |
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授業概要 |
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本講義では,機械学習の手法を使ったデータ分析について技術課題および研究動向を講義と議論を行う. |
到達目標 |
(1)知識 : 分析手法を理解できる (2)態度 : データ分析の目的に適した分析手法の提案を行える (3)技能 : データに適した前処理を行い,分析のためのプログラムを実装できる (4)思考 : 計算結果をもとにした提案を行える |
授業計画 | 授業形態 | 授業時間外学習 | |
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【1】 | Anaconda | ・講義 ・討論 | 復習、文献調査(90分) |
【2】 | Python | ・講義 ・討論 | 復習、文献調査(90分) |
【3】 | クラスとオブジェクト | ・講義 ・討論 | 復習、文献調査(90分) |
【4】 | 入出力 | ・講義 ・討論 | 復習、文献調査(90分) |
【5】 | NumPy | ・講義 ・討論 | 復習、文献調査(90分) |
【6】 | SciPy | ・講義 ・討論 | 復習、文献調査(90分) |
【7】 | Matplotlilb | ・講義 ・討論 | 復習、文献調査(90分) |
【8】 | pandas | ・講義 ・討論 | 復習、文献調査(90分) |
【9】 | Keras | ・講義 ・討論 | 復習、文献調査(90分) |
【10】 | 二値分類 | ・講義 ・討論 | 復習、文献調査(90分) |
【11】 | 多クラス分類 | ・講義 ・討論 | 復習、文献調査(90分) |
【12】 | 回帰 | ・講義 ・討論 | 復習、文献調査(90分) |
【13】 | irisデータの例 | ・講義 ・討論 | 復習、文献調査(90分) |
【14】 | 過学習と学習不足 | ・講義 ・討論 | 復習、文献調査(90分) |
【15】 | 深層学習の可能性 | ・講義 ・討論 | 復習、文献調査(90分) |
評価方法 |
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課題レポート(85点)と平常点(15点)の計100点に基づき評価する |
教科書 |
授業時間中に資料配布 |
参考図書 |
適宜紹介 |
備考 |
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オフィスアワー: 火曜日3講時(3801室) 実務経験なし |